Ultra-Fast-Lane-Detection 代码学习与报错解决 一、论文介绍 发表于2020年ECCV的《Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection》 创新点:提出了利用车道线的先验知识,设计了structural loss(结构损失),给网络输出增加几何约束,以解决严重遮挡和极端光照条件下车道线检测问题。 在CULane和TuSimple数据集上取得了很好...
参考论文:【Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection】 感谢论文作者和官方开源项目提供的代码和预训练模型 本项目着重于加载预训练模型进行预测推理 更多与模型训练相关的代码将在未来的项目中更新 模型简介 为了更简单地建模车道线,将车道线检测定义为寻找车道线在图像中某些行的位置的集合,即基于行方向上的位...
FOLOLane采用自底向上的方式,利用全局几何解码器对局部模式进行建模,实现全局结构的全局预测。 自顶向下的车道线检测建模 除了主流的分割范式,一些工作也试图探索其他范式的车道检测。在[39]中,采用长短期记忆(LSTM)网络来处理车道的长线结构。同样的原理,Fast-Draw预测每个车道点的车道方向,然后按顺序将其绘制出来。在...
Ultra-Fast-Lane-Detection超快的车道线检测,实际应用中速度比较快,能够达到快速落地的效果。 如果想直接实战,请看: 梦里寻梦:(二十三)实践出真知——Ultra-Fast-Lane-Detection车道线模型训练自己数据集24 赞同 · 43 评论文章 前言 车道线检测是自动驾驶中的一个基础模块,基于传统图像处理的方法几乎无法实现车道线...
ultra fast lane detection提供了很好的源码,根据演示视频来看,效果似乎不赖,很有必要试一试该算法。 一、基本情况 作者知乎:超快的车道线检测 - 知乎 (zhihu.com) 简单来说,作者认为卷积层形式的输出,导致局部感受野小,很明显车道线识别需要结合全局特征来分析。而全连接层形式的输出,运用了全局特征,也就没有感受...
Ultra Fast Deep Lane Detec 【GiantPandaCV 导语】Ultra Fast Deep Lane Detection 是个比较有特点的车道线检测模型,把检测转化成分类来实现。现在出了 V2,有了几个创新点,于是又来研究一下。之前参考 Ultra Fast Deep Lane Detection V1 设计了一个全新的车道线检测网络,把模型压缩了80%,并部署使用了。另外还...
1、<<Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection>> 2、<<PolyLaneNet: Lane Estimation via Deep Polynomial Regression>> 相应代码 https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet 数据集 1、Ultra Fast Lane Detection ...
论文解读Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近阅读了ECCV2020一篇车道线检测的论文, 看完了源代码, 写下这篇博客, 希望能对其他学习的同学有所帮助。 1. Intro 车道线检测有很久远的历史, 在之前的工作中主要有以下两个流派: 比较有代表性的工作可点击下面的链接查看 ...
git clone https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection cd Ultra-Fast-Lane-Detection b. Create a conda virtual environment and activate it conda create -n lane-det python=3.7 -y conda activate lane-det c. Install dependencies # If you don't have pytorch conda install pytorch torchvisio...